設計のナレッジ共有 部門間の確認を残すRELAY
製造や品質との確認を、次の設計でも使える知識に。
製造や品質の担当者から受けた指摘が、案件ごとのチャットに埋もれ、次の設計で同じ確認が繰り返されることがあります。設計のナレッジ共有では、回答の結論とともに、どの条件で確認したかを残すことが必要です。RELAY（リレイ）は、部門間のチャットから、設計上の意図、製造・検査での制約、確認結果をAIで整理します。担当者が元のやり取りと適用条件を確認し、設計チームで共有する知識として蓄積。別案件を検討するときも、前回の回答がそのまま使えるかを人が確認するための材料として活用できます。 【カタログで活用イメージを確認】 関連カタログ「RELAY製造業ユースケース集_設計」をダウンロードして、RELAYの活用イメージをご覧ください。
基本情報
【ナレッジ共有で扱う情報】 対象は、設計と製造・品質部門の間で行う相談・確認のチャットです。AIが質問の背景、回答、適用条件を整理し、関係する担当者が文脈を確認します。確認した内容を設計ナレッジとして共有し、類似案件やレビューで参照します。
価格帯
納期
型番・ブランド名
RELAY（リレイ）
用途／実績例
【活用イメージ ナレッジ共有】 新しい部品形状について、加工できる範囲と測定方法を製造・品質部門へ相談。形状を変更した理由と、対応可能と判断した条件を残します。別案件で似た形状を検討するとき、設計者は過去の回答を参照できます。材料や寸法の違いを踏まえ、再確認が必要な点を洗い出す材料になります。
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取り扱い会社
DataThink合同会社は、製造現場の会話とデータを、次の判断に使える知識へ変える会社です。 中心となるサービス「RELAY（リレイ）」は、人同士のチャットにAIが加わり、相談や申し送りに含まれる判断の理由・背景・条件を整理。人が確認した知識を蓄積し、次の相談で過去の判断や根拠を参照できる仕組みをつくります。 代表の猪股は、アルミダイカスト・金型設計・CAE解析・品質管理など、製造現場で約17年の実務経験があります。現場の仕事を理解したうえで、AI活用診断、データ整理・データベース構築、業務に合わせたシステム設計・開発まで支援します。 一人の経験を会社の知識に変え、技術継承と日々の業務改善につなげます。